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Artículos
La investigación deportiva interdisciplinaria como instrumento para predecir el
rendimiento en las competencias.
Interdisciplinary sports research as an instrument to predict the
performance in competitions.
Carlos Hugo Angulo Porozo
1
; Gonzalo Ramón García Menéndez
2
& Darío Alfonso Tapia Coloma
3
Carlos Hugo Angulo Porozo
carlos.angulop@ug.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-7715-4003
Gonzalo Ramón García Menéndez
gonzalo.garciam@ug.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-8112-6294
Darío Alfonso Tapia Coloma
dario.tapiac@ug.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-9096-8925
RIAF. Revista Internacional de Actividad Física
Universidad de Guayaquil, Ecuador
Periodicidad: Semestral
Vol. 1, núm. 1, 2022
revista.riaf@ug.edu.ec
Recepción: 16 octubre 2022
Aprobación: 2 diciembre 2022
URL: https://revistas.ug.edu.ec/index.php/riaf
DOI:
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Resumen: El rendimiento deportivo consiste en
la interacción de las limitaciones individuales, de
tareas y ambientales, pero la investigación ha
utilizado un enfoque mono disciplinario, en lugar
de interdisciplinario, para comprender el
rendimiento. A través de esto, también fue posible
cuantificar las diferencias individuales y el diseño
de tareas representativas. Participaron 59
futbolistas. Con base en la accesibilidad, las
combinaciones de estos jugadores completaron
pruebas fisiológicas y perceptivo-cognitivo-
motoras. El modelo interdisciplinario formuló una
ecuación que podría identificar las diferencias
individuales en la eficiencia de eliminación.
Además, el modelo interdisciplinario mostró que la
prueba de situaciones de juego reducido de alta
presión más representativa contribuyó en mayor
magnitud a la predicción del rendimiento de la
competencia que la calificación del Índice de
dureza mental representativa más baja. En general,
este estudio demuestra que se puede obtener una
comprensión más completa del rendimiento
deportivo, las diferencias individuales y las tareas
representativas a través de un enfoque
interdisciplinario.
Palabras claves: Enfoque interdisciplinario,
fútbol, rendimiento deportivo
Abstract: Sports performance consists of the
interaction of individual limitations, of tasks and
environmental, but research has used a mono-
disciplinary approach, rather than interdisciplinary,
to understand performance. This study used the
Football as an exemplary sport to investigate the
value of an interdisciplinary approach to
understand sports performance.
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Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-
NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional.
Through this, it was also possible quantifying individual
differences and designing representative tasks. Participated
59 players. Based on accessibility, the combinations of these
players. They completed physiological and perceptual-
cognitive-motor tests. The model interdisciplinary
formulated an equation that could identify the differences
between the individual in the efficiency of elimination. In
addition, the interdisciplinary model showed that the test of
high-pressure reduced play situations more contributed in
greater magnitude to the prediction of the performance of
the competence than the lowest Representative Mental
Toughness Index rating. In overall, this study demonstrates
that a more complete understanding can be gained of sports
performance, individual differences and representative
tasks through through an interdisciplinary approach.
Keywords: Interdisciplinary approach, football, sports
performance
Introducción
El rendimiento deportivo se ha estudiado con frecuencia en función de componentes físicos o
fisiológicos como la agilidad y la capacidad aeróbica (Sabarit, 2022). Los entrenadores y los
científicos, sin embargo, creen que el rendimiento de la competencia implica una interacción entre
los componentes fisiológicos, psicológicos y perceptivo cognitivo-motores. Por ejemplo, los
jugadores de medio campo en el fútbol corren aproximadamente 10 kilómetros por partido, mientras
intentan tomar decisiones precisas sobre sus habilidades en situaciones de alta presión. En
consecuencia, varios autores han discutido la importancia de los componentes psicológicos y
perceptivo cognitivo-motores, que deben ser considerados con componentes fisiológicos, para
proporcionar una comprensión más completa del rendimiento deportivo. Esto presenta una
oportunidad para extender la comprensión mecanicista o teórica del rendimiento deportivo desde
una perspectiva interdisciplinaria, que tiene implicaciones aplicadas en términos de identificación de
fortalezas y deficiencias de atletas individuales para la remediación.
Revisiones recientes de la literatura sobre ciencias del deporte han encontrado que la
investigación interdisciplinaria sigue siendo escasa (Vargas, 2022). En primer lugar, es posible que
los investigadores de las ciencias del deporte no estén al tanto de los marcos teóricos adecuados que
puedan sustentar las preguntas de investigación interdisciplinaria, el diseño experimental y los
análisis. En segundo lugar, la investigación interdisciplinaria depende en gran medida de la
organización de un equipo de científicos que tienen menos preferencia por un enfoque mono
disciplinario para comprender el rendimiento deportivo. En tercer lugar, la investigación
interdisciplinaria puede requerir mayores recursos y tiempo de los participantes, lo que puede limitar
la investigación del rendimiento deportivo desde una perspectiva mono-disciplinaria (Olivares, 2022).
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No obstante, Olivares (2022) y Vargas (2022), han presentado soluciones a estas barreras en forma
de marcos teóricos para guiar el diseño de experimentos y pruebas. Estos autores también
mencionaron el incentivo para que los investigadores realicen investigaciones interdisciplinarias, que
es su capacidad para proporcionar una comprensión integral del rendimiento deportivo.
Un marco útil para sustentar la investigación interdisciplinaria es la teoría de las restricciones,
porque toma en consideración las variables que interactúan y que pueden dar forma al logro de
la meta de habilidad motora. Las restricciones incluyen componentes interactivos relacionados
con el individuo, la tarea y el entorno inmediato que pueden guiar el logro de la meta de habilidad
motora. Un ejemplo de coacción se demuestra en el último minuto de un partido de rugby, cuando
el equipo en posesión del balón está cuatro puntos por detrás (ambiente). El corredor (individual)
del equipo perdedor lanza un pase al extremo, el jugador más rápido de su equipo que tiene espacio
libre frente a él. Esto le da al corredor la oportunidad de anotar un ensayo (tarea), mientras evita ser
placado por un oponente, lo que resultaría en que el equipo gane el juego. En relación con las
limitaciones individuales; Los componentes fisiológicos, psicológicos y perceptuales-cognitivos-
motores interactúan con el entorno y las limitaciones de la tarea para intentar lograr con éxito
la meta de la habilidad motora. Por lo tanto, la teoría de las restricciones predice que las variables
que interactúan, alineadas con un enfoque interdisciplinario, son cruciales para comprender de
manera integral el rendimiento en el deporte (Franco, 2022).
Con el respaldo de la teoría de las restricciones, es posible desarrollar preguntas de investigación,
diseño experimental y análisis para comprender mejor el rendimiento deportivo. El futbol se puede
elegir como un deporte ejemplar porque incluye restricciones individuales fisiológicas, psicológicas
y perceptuales-cognitivas-motoras que interactúan. Una restricción clave de la tarea de la
competencia en el futbol es la disposición efectiva de la pelota a un compañero de equipo sin ser el
pase interceptado. Esto se refiere al objetivo de habilidad (o tarea) en la competencia, que se puede
medir utilizando la eficiencia de eliminación. La eficiencia de la disposición se define como el
porcentaje de disposiciones que son efectivas o alcanzan el objetivo previsto y es una de las
estadísticas de coincidencia proporcionadas por los entrenadores durante las competencias.
Pasar la pelota en el futbol ocurre bajo una restricción ambiental altamente dinámica, porque hay
varios jugadores muy cerca del portador de la pelota que pueden interactuar desde cualquier
dirección. Por lo tanto, al integrar sistemáticamente las restricciones sobre el individuo, es posible
determinar, como predice la teoría de las restricciones, si la eficiencia de la eliminación se puede
predecir mejor a través de un enfoque mono disciplinarioo interdisciplinario. Esto contribuye a la
comprensión teórica a través de restricciones que interactúan y que pueden influir en el rendimiento
deportivo.
Aunque la teoría de las restricciones predice el rendimiento en función del individuo, los
investigadores de las ciencias del deporte se han centrado en los diseños grupales, en lugar de los
subgrupos o análisis que pueden revelar diferencias individuales (Piggott, 2019). Los últimos análisis
tienen implicaciones prácticas importantes, ya que los entrenadores están interesados en las
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fortalezas, las deficiencias y el desarrollo de los atletas individuales, por lo que las intervenciones se
pueden adaptar para mejorar el rendimiento de la competencia del atleta individual. Por ejemplo,
respaldado por la teoría de las restricciones, Müller, S. (2019) en su investigación informaron
diferencias individuales en la coordinación de las articulaciones de la cadera, la rodilla y el tobillo
cuando los principiantes aprendieron a patear un balón de fútbol a objetivos de diferentes distancias
y tamaños. Este estudio demostró que se puede usar más de un patrón de coordinación para
aprender una habilidad. En otro ejemplo, Casado-Roble (2022) utilizó un análisis de subgrupos en
relación con los partidos jugados y la posición de juego entre los futbolistas habilidosos. Informaron
una toma de decisiones superior en relación con una mayor exposición a la competencia y jugar en
la posición de medio campo. Este estudio demostró que la experiencia de tareas y la posición de
juego pueden influir en la capacidad de toma de decisiones. En consecuencia, se ha sugerido que
para que la investigación del rendimiento deportivo guíe mejor la preparación de los atletas, se
necesitan análisis individuales o de subgrupos para dilucidar mejor la interacción con las limitaciones
de la tarea y el entorno.
El diseño de pruebas o la selección de instrumentos de medición también es una consideración
importante para la investigación interdisciplinaria para captar mejor las limitaciones que interactúan
en el rendimiento deportivo. Se refiere al diseño de tareas representativas, que incluye propiedades
de la prueba o instrumento de medida y su generalización al contexto previsto (Barcelona, 2022), que
en el deporte es el escenario de la competición. Se ha argumentado que las propiedades (restricciones)
de una prueba, como la información perceptual y las respuestas de acción, deben tomarse muestras
del entorno de competencia para incluirlas en el diseño de la prueba. Por ejemplo, un deportista se
consideraría preparado en la representación de la tarea porque los componentes perceptuales y de
acción están estrechamente relacionados con su desempeño en la competencia, mientras que la
calificación del desempeño del atleta por parte del entrenador no involucra ninguno de estos
componentes, por lo que se consideraría bajo en la representación de la tarea. De manera relacionada,
la literatura indica que los ejercicios de práctica en el futbol permiten que el portador de la pelota
retenga la posesión de la pelota durante un tiempo considerablemente más largo antes de tomar la
decisión de realizar el pase, que lo que ocurre en la competencia.
La implicación de este hallazgo es que los entrenadores deben diseñar tareas de práctica en las
que los atletas tomen decisiones precisas, en las que el tiempo de posesión del balón sea como una
competencia. La investigación interdisciplinaria que incluye pruebas de componentes fisiológicos,
psicológicos y perceptuales-cognitivos-motores puede proporcionar una indicación de lo que mejor
predice una medida del rendimiento del partido, como la eficiencia de eliminación. A través de esto,
es posible obtener una comprensión de qué pruebas o medidas interactivas representan el
rendimiento deportivo. Esto ayudará a los entrenadores y científicos deportivos a seleccionar la
identificación de talentos representativos y las baterías de prueba para la evaluación y el
entrenamiento de los atletas. (Gamonales, 2019).
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Este estudio empleó enfoques tanto mono disciplinarios como interdisciplinarios utilizando
el futbol como un deporte ejemplar. Se utilizaron tres medidas de subdisciplinas de ciencias
del deporte para examinar sus relaciones con dos estadísticas de rendimiento de partidos en eficiencia
de eliminación y voto de los entrenadores. El propósito de este estudio fue determinar: si un enfoque
interdisciplinario proporciona una comprensión más completa del rendimiento de los atletas
en partidos que un enfoque mono disciplinario, si un enfoque interdisciplinario podría
proporcionar una ecuación para cuantificar los perfiles de rendimiento de los jugadores
individuales, y representatividad de las medidas en términos de su capacidad para
predecir el rendimiento del partido. Se planteó la hipótesis de que: un enfoque
interdisciplinario proporcionaría un mejor ajuste del modelo para predecir una medida del
rendimiento del partido (eficiencia de descarte), en comparación con un enfoque mono
disciplinario, donde los perfiles de jugadores individuales proporcionarían una mejor comprensión
del rendimiento deportivo, lo cual es menos evidente en los análisis descriptivos de grupo, y las
medidas que representan de cerca la competencia predecirían con mayor precisión el rendimiento
del partido.
Materiales y métodos
Participantes
Un total de 59 jugadores masculinos (edad = 21,27 ± 3,11 años, altura = 186,79 ± 7,17 cm, peso
corporal = 84,0 ± 9,13 kg) de atletas que practican futbol en la Universidad de Guayaquil. Todos los
jugadores eran miembros de equipos de la facultad de FEDER y el criterio de inclusión fue que los
participantes no tuvieran lesiones en el momento de la prueba.
Materiales y Procedimientos
El futbol como deporte requiere una combinación única de habilidades físicas, mentales, técnicas
y de toma de decisiones (López López, 2011). Estas habilidades se pueden clasificar en las siguientes
subdisciplinas de las ciencias del deporte según Devís Devís, J.et al. (2010); fisiología del ejercicio,
psicología del deporte y control motor. Se seleccionó una prueba de cada subdisciplina y estas
fueron; contrarreloj de 3 × 1 km (fisiología del ejercicio), calificación del entrenador de dureza mental
(psicología del deporte) y prueba de situaciones de juego reducido de alta presión en el futbol (control
motor). La justificación para la selección de estas pruebas se describe a continuación. Las medidas
de rendimiento del partido utilizadas fueron la eficiencia de eliminación y el voto de los entrenadores.
Las tres pruebas se completaron hacia el final del período de entrenamiento de pretemporada y antes
de que comenzaran los juegos de competencia. Las medidas de rendimiento de los partidos se
recopilaron de un total de 20 partidos durante la temporada competitiva de 2022.
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Contrarreloj de 3 × 1 km
La literatura informa que las demandas de carrera en el futbolson altas. Como resultado,
un enfoque principal del entrenamiento en el futboles desarrollar la capacidad de los
jugadores en esta área (Cabrera, 2019); Por lo tanto, en este estudio se utilizó una prueba de
rendimiento que proporciona una medida de la capacidad para correr. Tradicionalmente, los
equipos de futbol han utilizado una prueba contrarreloj de 3 km para evaluar la capacidad aeróbica.
Recientemente, en un intento por garantizar que las pruebas de rendimiento reflejen los requisitos
de carrera intermitente del entorno de competencia, se informó en la literatura una prueba alternativa
de contrarreloj de 3 × 1 kilómetro. La prueba de contrarreloj repetida permite a los jugadores alcanzar
velocidades de carrera promedio más altas (283 m/min-1) que la contrarreloj de 3 km más
tradicional (252,8 m/min-1). Además, la carrera de alta intensidad se ha relacionado con la
capacidad de un jugador para ganar la posesión del balón con más frecuencia. También existe la
expectativa de los entrenadores de que los jugadores puedan realizar esfuerzos de alta intensidad
intercalados con breves descansos frecuentes en el banco de intercambio para recuperarse
(Cabrera, 2019).
La prueba requería que los jugadores completaran cada prueba de 1 kilómetro lo más rápido
posible corriendo alrededor de un óvalo de césped. Cada prueba posterior comenzó 7:30 min después
del inicio de la prueba anterior. El tiempo total que tomó el jugador para completar las tres pruebas
representó la medida del criterio. La prueba contrarreloj de 3 × 1 km tiene una fiabilidad test-retest
aceptable evaluada mediante coeficientes de correlación entre clases (ICC = 0,97, p < 0,01) y medidas
de error típicas (4,36 %) (Cabrera, 2019).
Calificación del entrenador de dureza mental
La dureza mental se ha definido como la capacidad de un individuo para producir altos niveles de
rendimiento objetivo y subjetivo de manera constante a pesar de los desafíos cotidianos, los factores
estresantes y las adversidades significativas (Oyarvide, 2022). Ha habido un interés significativo por
parte de investigadores, practicantes y el público en general en los últimos años con respecto a la
dureza mental como un factor clave para un rendimiento superior en una variedad de dominios,
incluido el deporte. El Índice de dureza mental desarrollado por Gucciardi, es una escala de ocho
ítems y un ítem de ejemplo es; Soy capaz de ejecutar habilidades o conocimientos apropiados cuando
se me desafía. Recientemente, López-Mora, C. et al. (2022) utilizaron una calificación de entrenador
del Índice de dureza mental e informaron que esta medida predecía el rendimiento en situaciones de
juego reducido de alta presión. Para evaluar la dureza mental en este estudio, un miembro del cuerpo
técnico calificó el nivel la dureza mental de cada jugador utilizando el índice de dureza mental. Esta
prueba tiene un bajo nivel de representación de la tarea porque es una encuesta y no requiere una
respuesta perceptivo-motora.
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Situaciones de juego reducido de alta presión
Una prueba situaciones de juego reducido de alta presión desarrollada recientemente por Ferreira-
Ruiz, Á. et al. (2022) se utilizó para medir la toma de decisiones y la ejecución de habilidades. El
estudio informó que la prueba fue altamente confiable y pudo discriminar el rendimiento entre
futbolistas semiprofesionales y aficionados. Además, el puntaje total (suma de los puntajes de toma
de decisiones y ejecución de habilidades) predijo significativamente la eficiencia de eliminación
en el desempeño de la competencia. Las situaciones de juego reducido de alta presión brindan
a los jugadores mayores oportunidades para obtener la posesión del balón y mostrar su nivel de
habilidad, así como aplicar estrategias y tácticas de juego (Canton, 2022). La prueba situaciones de
juego reducido de alta presión tiene un alto nivel de diseño de tareas representativas, ya que se
presenta al participante la información perceptiva que ocurre en la competencia y se brinda la
oportunidad de acoplar la acción a la información perceptiva disponible, como el entorno de la
competencia.
En las pruebas de situaciones de juego reducido de alta presión, los participantes se dividieron en
dos equipos de seis atacantes y cinco defensores. Los atacantes intentaron mantener la posesión del
balón en una cuadrícula de 40 × 40 m mediante un pase con una patada, mientras que los defensores
intentaron interceptar. Cada grupo de habilidades completó tres conjuntos cada uno en ataque y
defensa y cada conjunto tuvo una duración de 3 minutos. Antes del comienzo de las situaciones de
juego reducido de alta presión, los participantes completaron un calentamiento de 15 minutos que
incluyó ejercicios de carrera, estiramiento dinámico y pases básicos. La prueba fue arbitrada por un
asistente de investigación. Cada vez que un jugador atacante pasaba el balón mediante un puntapié,
se registraba como un ensayo. Los puntajes de toma de decisiones y ejecución de habilidades motoras
para cada disposición (ensayo), así como ambos combinados (puntaje total) se codificaron como
medidas objetivas de desempeño.
Voto del entrenador
Los votos de los entrenadores como medida del rendimiento del partido se han utilizado en
investigaciones anteriores. Diaz Mendoza et al. (2019) utilizaron los votos de los entrenadores como
medida en su investigación para cuantificar el rendimiento subjetivo del jugador, que abarca tanto el
rendimiento táctico como el técnico. Para este estudio, cada uno de los cinco entrenadores votó
después de cada partido de competencia, y cada entrenador tenía 20 votos que podía asignar entre
los participantes que habían jugado. El máximo de votos que un entrenador individual podía dar a
un participante era de tres votos. Por ejemplo, si los cinco entrenadores le dieron a un participante
dos votos cada uno, entonces ese participante habría registrado diez votos para ese partido.
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Análisis de los datos
El análisis estadístico se realizó con IBM SPSS versión 25 y Stata versión. Se verificó la normalidad
de los datos mediante la prueba de Shapiro para poder emplear las pruebas estadísticas apropiadas.
El nivel alfa se fijó en <0,05.
La hipótesis uno se investigó utilizando una serie de ecuaciones de estimación generalizadas
univariadas. Las ecuaciones de estimación generalizadas univariadasson una extensión de los modelos
lineales generales y se consideran un enfoque apropiado para el análisis de datos continuos y de
conteo correlacionados, y tienen la ventaja de una estimación imparcial de los parámetros. En el
modelo de ecuaciones de estimación generalizadas univariadas, cada prueba de desempeño de
subdisciplina fue la variable independiente. Para la primera serie de modelos, la medida del
rendimiento del partido de la eficiencia de eliminación fue la variable dependiente y para la segunda
serie de modelos, el voto del entrenador fue la medida del rendimiento del partido y la variable
dependiente. La eficiencia de eliminación empleó un modelo de ecuaciones de estimación
generalizadas univariadaslineal. Para el voto de los entrenadores, se utilizó un modelo ecuaciones de
estimación generalizadas univariadasde enlace binomial negativo debido a la sobredispersión de los
votos “cero”. La probabilidad del modelodeecuaciones de estimación generalizadas univariadas de
no recibir el voto de los entrenadores se representó gráficamente usando STATA (StataCorp. 2001).
Cada prueba de subdisciplina independiente se consideró como un enfoque mono
disciplinariopara cuantificar un componente de las limitaciones individuales. Las pruebas de
rendimiento que mostraban una predicción significativa de las variables dependientes en las
ecuaciones de estimación generalizadas univariantes se integraron luego en un modelo ecuaciones de
estimación generalizadas multivariante, que se consideró un enfoque interdisciplinario. Esto es
consistente con la literatura, que ha declarado que la integración de medidas de diferentes
subdisciplinas utilizando análisis como regresiones paso a paso y ecuaciones de predicción, puede
clasificarse como interdisciplinaria. Para comparar el ajuste de diferentes modelos ecuaciones de
estimación generalizadas univariadas se utilizó el criterio de Cuasi Verosimilitud bajo el Modelo de
Independencia (QIC) donde el modelo que obtiene el menor QIC tiene el mejor ajuste.
Para abordar la hipótesis dos, se utilizó la eficiencia de eliminación media de los participantes y el
voto del entrenador de su desempeño en los partidos durante la temporada 2022. Para estas medidas,
los participantes se distribuyeron en tres grupos según su desempeño y se clasificaron como;
rendimiento alto, medio y bajo. Un panel de tres expertos que entrenaron a nivel semiprofesional y
profesional acordaron los siguientes puntos de corte para la eficiencia de eliminación: Alto (≥70%),
Medio (60-70%) y Bajo (<60%), y voto del entrenador: Alta (> 2 votos), Media (≥ 1 y ≤ 2 votos) y
Baja (< 1 voto). Las diferencias entre los niveles de rendimiento clasificados en las pruebas de las
subdisciplinas se examinaron mediante ANOVA (o Kruskal Wallis no paramétrico) con un post hoc
comparación. Además, de considerándose 0,2 efectos pequeños, 0,5 medianos y 0,8 grandes.
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Con respecto a la hipótesis tres, utilizando las estimaciones de las ecuaciones predictivas de
ecuaciones de estimación generalizadas univariadas, se examinó un cambio del 10 por ciento para las
pruebas representativas de alto y bajo nivel y determinamos la predicción en relación con la variable
dependiente. Además, el QIC se utilizó para evaluar el ajuste del modelo para las pruebas
de diseño de tareas representativas altas y bajas.
El número de participantes que completaron las pruebas fue el siguiente: contrarreloj de 3 × 1
km (n = 46), calificación del entrenador de dureza mental (n = 59) y prueba de situaciones de juego
reducido de alta presión en el futbol (n = 28). El modelo multivariante final evaluó un total de 21
(edad = 21,24 años, rango de edad: 18–29 años) jugadores que completaron las tres pruebas de
rendimiento. No todos los jugadores pudieron completar las tres pruebas debido a la lesión del
jugador, la gestión de la carga y la programación del entrenamiento. Además, las lesiones restringieron
la disponibilidad de los participantes para participar en todos los partidos a lo largo del año y esto es
común en los deportes de equipo de contacto. Para el modelo multivariado final, la cantidad
promedio de partidos jugados durante la temporada por participante fue de 15,6, que es similar a los
15,5 partidos informados en investigaciones anteriores con un enfoque similar.
Resultados
Enfoques mono disciplinariose interdisciplinarios
En el nivel univariante (mono disciplinario) (Tabla 1), las tres pruebas de desempeño de
subdisciplinas fueron predictores significativos de la eficiencia de eliminación de partidos; Pruebas
contrarreloj de 3 × 1 km (β = −0,07, p = 0,047), Índicede dureza mental (β = 0,37, p = 0,035) y
prueba de situaciones de juego reducido de alta presión (β = 12,51, p = 0,001). A nivel univariante
(mono disciplinario), solo la prueba de situaciones de juego reducido de alta presión fue un predictor
significativo del voto de los entrenadores (β = 1,19, p = 0,003) (Tabla 2).
Tabla 1. Ecuaciones de estimación generalizadas univariadas para la predicción de la eficiencia de
eliminación.
Modelo
Parámetros
Estimación
SE
95% de
error
p
QCI 176,119
Interceptación
108.45
21.97
65.39 a 151.52
0.001
3x1 Km
-0.07
0.03
-0.13 a 0.01
0.047
QCI
2234,463
Interceptación
48.06
7.91
33.56 a 63.57
0.001
Índice de dureza mental
0.37
0.18
0.03ª 0.72
0.035
QCI 110,014
Interceptación
-1.62
18.48
-37.85 a 34.61
0.930
Situaciones de juego reducido de alta
presión
12.51
3.50
5.65 a 19.38
0.001
24
Tabla 2. Ecuaciones de estimación generalizadas univariadas para la predicción del voto de los
entrenadores.
Modelo
Parámetros
Estimación
SE
95% de
error
p
QCI 176,119
Interceptación
1.78
2.68
-3.48 a 7.04
0.507
3x1 Km
-0.01
0.01
-0.01 a -0.01
0.185
QCI
2234,463
Interceptación
-3.05
0.98
-4.97 a -1.12
0.002
Índice de dureza mental
0.03
0.02
-0.02 a 0.07
0.210
QCI 110,014
Interceptación
-8.07
2.18
-12.35 a -3.79
0.001
Situaciones de juego reducido de alta
presión
1.19
0.40
0.39 a 1.99
0.003
Cuando las variables independientes significativas del modelo univariante de eficiencia de
eliminación se integraron en un modelo multivariante (interdisciplinario) (Tabla 3), tanto el
entrenador de dureza mental (β = 0,37, p = 0,002) como la prueba de situaciones de juego reducido
de alta presión (β = 12,34, p = 0,001) permanecieron como predictores significativos, mientras que
la prueba de 3 × 1 km no fue significativa (β = −0,06, p = 0,077). No se requirió un modelo
multivariado (interdisciplinario) de voto del entrenador ya que se encontró que solo una prueba de
rendimiento, la puntuación de la prueba de situaciones de juego reducido de alta presión era un
predictor significativo. Las medidas de Bondad de ajuste (QIC) se informan para todas las ecuaciones
de estimación generalizadas dentro de sus respectivos modelos (Tablas 1-3). Para la eficiencia de
eliminación, donde se desarrolló un modelo multivariado (interdisciplinario) (Tabla 3), el valor de
QIC fue más bajo que los valores de QIC para los modelos univariados, lo que indica un mejor ajuste
del modelo.
Tabla 3. Ecuaciones de estimación generalizadas multivariadas para la predicción de la eficiencia
de eliminación (n = 21).
Parámetros
Estimación
SE
95% de error
p
Interceptación (QCI 84, 155)
22.88
31.65
-39.15 a 84.92
0.470
3x1 Km
-0.06
0.03
-0.13 a 0.01
0.077
Índice de dureza mental
0.37
0.12
0.13 a 0.61
0.002
Situaciones de juego reducido de alta presión
12.34
3.08
6.29 a 18.38
0.001
La ecuación predictiva resultante del modelo multivariante (interdisciplinario) para la eficiencia
de disposición final fue:
Estimación= 22,88 + (-0,06) x 3 x 1k de tiempo + 0,37 x puntuación Índice de dureza mental +
12,34 x puntuación de la prueba de situaciones de juego reducido de alta presión
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A modo de ejemplo, si se utilizara la puntuación media de cada prueba de rendimiento, la ecuación
sería:
= 22.88 + (−0.06) × 645.24 + 0.37 × 43.19 + 12.34 × 5.31
= 66%
Para el voto del entrenador, como se utilizó un modelo de enlace binomial negativo, esto limita
la capacidad de crear una ecuación predictiva significativa como se presenta para la eficiencia de
eliminación. Sin embargo, la probabilidad modelada de no recibir el voto del entrenador en relación
con el puntaje de la prueba de situaciones de juego reducido de alta presión de un participante. El
puntaje de la prueba de situaciones de juego reducido de alta presión de un participante es de
aproximadamente 3.5 o más, entonces la probabilidad de que no reciba un voto de entrenador se
reduce sustancialmente (es decir, la probabilidad de recibir un voto de entrenador aumenta).
Diferencias grupales e individuales.
Las puntuaciones de las pruebas de rendimiento de la subdisciplina para los participantes en los
grupos categorizados para la eficiencia de eliminación y el voto del entrenador se informan en la
Tabla 4 respectivamente, con los valores descriptivos proporcionados durante la prueba. Para la
eficiencia de eliminación, al examinar las diferencias de grupo entre categorías con respecto a los
puntajes de las pruebas de subdisciplina, solo se encontró una diferencia significativa general para el
puntaje de la prueba de situaciones de juego reducido de alta presión [ F (2,18) = 4.893, p = 0.20].
Las comparaciones post hoc de Bonferroni indicaron que hubo una diferencia significativa (p =
0,019, d = 2,2) entre el grupo de alto rendimiento (M = 5,53, SD = 0,31) y el grupo de bajo
rendimiento (M = 5,01, SD = 0,14). Para el voto del entrenador, al examinar las diferencias de grupo
entre categorías con respecto a los puntajes de las pruebas de subdisciplina, solo se encontró una
diferencia significativa en general para el puntaje de la prueba de 3 × 1 km [ X 2 (2) = 7.112, p =
0.029]. Las comparaciones por pares indicaron que hubo una diferencia significativa (p = 0,031, d =
1,62) entre el grupo de alto rendimiento (M = 630, SD = 8,51 s) y el grupo de bajo rendimiento (M
= 665, SD = 29,31 s).
Tabla 4. Puntuaciones medias de las subdisciplinas de los participantes que completaron todas
las pruebas.
Todos
Eficiencia de eliminación
Voto del entrenador
N=21
Bajo
(<60%)
N=4
Medio
(60<70%)
N=10
Alto
(<70%)
N=7
Bajo (<1)
N=7
Medio (1-2)
N=8
Alto (<2)
N=6
Edad
21.24±3.11
19.50±1.30
20.90±2.33
22.71±4.31
19.57±1.72
22.13±3.48
22.00±352
3x1 Km
645.24±26.28
647.25±23.61
656.00±30.41
628.71±11.00
664.57±29.31
639.75±24.02
630±8.51
Índice de dureza mental
43.19±5.59
38.25±7.81
44.20±4.85
44.57±4.28
40.29±6.10
44.50±3.90
44.83±6.43
Situaciones de juego
reducido de alta presión
5.31±32
5.01±0.14
5.28±0.27
5.53±0.31
5.16±0.25
5.39±0.38
5.40±0.30
Eficiencia de eliminación
67.33±6.47
Voto del entrenador
1.50±1.14
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Para ilustrar las diferencias individuales, se ha optado por modelar tres participantes diferentes
que obtuvieron puntajes altos, medios y bajos en la prueba de situaciones de juego reducido de alta
presión. Se utilizó la ecuación predictiva generada a partir del modelo multivariante
(interdisciplinario) para la eficiencia de eliminación, que incorpora el tiempo de 3 × 1 km del
participante, la puntuación del Índice de dureza mental y la puntuación de la prueba de situaciones
de juego reducido de alta presión, lo que dio como resultado las siguientes predicciones:
1. El participante uno (puntuación de situaciones de juego reducido de alta presión alta) registró
las siguientes puntuaciones; Tiempo de 3 × 1 km = 664 s, puntaje del Índice de dureza mental
= 46 y de situaciones de juego reducido de alta presión = 5,72, con una eficiencia de
eliminación prevista del 70 %.
2. El participante dos (puntuación de situaciones de juego reducido de alta presión media)
registró las siguientes puntuaciones; Tiempo de 3 × 1 km = 625 s, puntaje del Índice de dureza
mental = 50 y de situaciones de juego reducido de alta presión = 5,24, con una eficiencia de
eliminación prevista del 68 %.
3. El participante tres (puntuación de situaciones de juego reducido de alta presión baja) registró
las siguientes puntuaciones; Tiempo de 3 × 1 km = 616 s, puntuación del Índice de dureza
mental = 49 y de situaciones de juego reducido de alta presión baja = 5,08, con una eficiencia
de eliminación prevista del 66 %.
Diseño de tareas representativas
El impacto del nivel de representación de la tarea de las pruebas de rendimiento en las medidas
de resultado se ilustra mejor con un ejemplo que utiliza nuevamente la ecuación predictiva para la
eficiencia de eliminación generada a partir de las ecuaciones de estimación generalizadas multivariante
(Tabla 3). Comparando el efecto de un aumento en la puntuación de la prueba de situaciones de
juego reducido de alta presión baja (alta representación de tareas) con un aumento comparativo en
la puntuación del Índice de dureza mental (baja representación de tareas). Si se revisa el ejemplo
anterior del uso de puntajes de participantes individuales, la eficiencia de eliminación media prevista
del participante es del 66%. Si el participante aumenta su puntaje de situaciones de juego reducido
de alta presión baja (alta representación de tareas) en un 10 %, de 5,31 a 5,84, esto aumentaría su
eficiencia de eliminación a 72,2 %. Si el participante aumenta su puntaje del Índice de dureza mental
(representación de tareas baja) en un 10 %, de 43,19 a 47,51, esto aumentaría su eficiencia de
eliminación a 67,3 %. En este caso, los resultados de los participantes en la prueba de desempeño
con el nivel más alto de representación de tareas tienen una mayor influencia en la variable de
resultado general de eficiencia de disposición que la prueba de desempeño con la representación de
tareas más baja.
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En relación con el análisis de bondad de ajuste, la prueba de situaciones de juego reducido de alta
presión baja (alta representación de tareas) tiene el valor QIC más bajo tanto para la eficiencia de
eliminación como para el voto del entrenador, lo que indica el mejor ajuste del modelo. La calificación
de dureza mental (representación de tarea baja) tuvo el valor QIC más alto tanto para la eficiencia de
eliminación como para el voto del entrenador, lo que indica un ajuste del modelo relativamente más
pobre.
Discusión
Este estudio se propuso abordar el llamado a la investigación interdisciplinaria que podría
proporcionar una comprensión más completa del rendimiento deportivo. Para ello se comparó si los
enfoques mono-disciplinarios e interdisciplinarios relacionados con las limitaciones individuales
contribuyen a predecir las medidas del rendimiento del partido en términos de eficiencia de
eliminación y voto de los entrenadores. Esta comparación fue crucial para demostrar que un enfoque
interdisciplinario podría predecir mejor el rendimiento del partido que un enfoque mono disciplinario
por sí solo. Además, el enfoque interdisciplinario fue capaz de cuantificar las diferencias individuales
y el diseño de tareas representativas en relación con el rendimiento de la competencia. En conjunto,
esto proporciona una comprensión integral del rendimiento deportivo que se basa en la teoría y tiene
implicaciones prácticas para el desarrollo del atleta.
Este estudio reconfirmó que un enfoque mono disciplinario es relevante para comprender el
rendimiento deportivo. De hecho, los análisis univariados (monos disciplinarios) mostraron que cada
componente de habilidad fisiológica, psicológica y perceptivo-cognitiva-motora de las restricciones
individuales predecía la eficiencia de eliminación. El componente de habilidad perceptual-cognitiva-
motora también predijo por sí mismo el voto de los entrenadores. Estos hallazgos son consistentes
con estudios mono-disciplinarios previos en el deporte de futbol que han informado que la habilidad
perceptivo-cognitiva-motora puede predecir; eficiencia de eliminación (Cabrera, 2019), así como
atletas identificados con talento y sin talento identificado (Devís Devís, 2010). Además, medidas
fisiológicas como el tiempo de sprint de 20 m también han sido capaces de predecir futbolistas
identificados con talento y sin talento (Eskandarifard, 2022)). Más allá de la investigación deportiva
interdisciplinaria, también se han utilizado estudios mono-disciplinarios para discriminar entre
niveles de habilidad usando una prueba de toma de decisiones basada en video en fútbol (Kalén,
2021). Por lo tanto, tiene mérito realizar una investigación sobre el rendimiento deportivo que mida
estos componentes en un enfoque mono disciplinario.
El enfoque interdisciplinario (análisis multivariante) en este estudio reveló que los componentes
psicológicos y perceptivo-cognitivo-motores de las limitaciones individuales contribuyeron a
predecir significativamente la eficiencia de la eliminación.
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Este hallazgo es consistente con la percepción del entrenador de que un rendimiento superior en
el deporte está relacionado con las habilidades psicológicas y perceptivo-cognitivas-motoras
(Aidman, 2020). Una razón probable de esto es que lidiar con la presión psicológica y tomar
decisiones precisas le permite al jugador aplicar su capacidad física de manera eficiente (menos costo
de energía) para deshacerse de la pelota de manera efectiva. Aunque los componentes psicológico y
perceptivo-cognitivo-motor fueron predictores significativos, cuando se combinaron con el
componente fisiológico, hubo una mejor predicción de la eficiencia de eliminación (valor QIC, ver
Tabla 3), en comparación con un enfoque mono disciplinario (valor QIC, ver Tabla 1).
Este hallazgo es consistente con la predicción en la hipótesis uno. Este hallazgo también es
consistente con investigaciones previas sobre investigación deportiva interdisciplinaria que
informaron una mejor clasificación de los atletas identificados con talento y sin talento identificados
en función de los componentes físicos, técnicos y perceptivo-cognitivos combinados (Cabrera,
2019). En consecuencia, se debe considerar que, en este estudio, el componente fisiológico
contribuyó al modelo multivariante para permitir una mejor predicción. Esto indica que la capacidad
fisiológica sí es importante, ya que un futbolista necesita correr o esprintar con el balón, pero la
habilidad psicológica y perceptivo-cognitiva-motora contribuyen más a la disposición efectiva del
balón a un compañero de equipo. Estos hallazgos resuenan con la preocupación planteada en la
literatura con respecto al enfoque predominante en los componentes físicos o fisiológicos para
explicar el rendimiento deportivo (Casado-Robles, 2022)). Más bien, estos hallazgos demuestran que
las habilidades psicológicas y perceptivo-cognitivas-perceptivas, que interactúan con la capacidad
fisiológica, son cruciales para comprender de manera integral el rendimiento deportivo.
Se encontraron diferencias significativas entre algunos subgrupos para la eficiencia de eliminación
de situaciones de juego reducido de alta presión baja y el voto de los entrenadores para la prueba de
3 × 1 km. Estas comparaciones, sin embargo, se enfocan en datos medios y no son capaces de
demostrar diferencias individuales en el desempeño. La mejor predicción interdisciplinaria del
rendimiento en competición estableció una ecuación que se utilizó para identificar las diferencias
individuales en el rendimiento deportivo. Por ejemplo, se informó cómo los puntajes de las
limitaciones de los componentes individuales fisiológicos, psicológicos y perceptuales-cognitivos-
motores contribuyeron al cálculo de tres puntajes diferentes de eficiencia de eliminación de
participantes (es decir, 70, 68 y 66%). Esto es consistente con la predicción en la hipótesis dos. En
consecuencia, nuestros hallazgos brindan detalles detallados de cómo las restricciones individuales
contribuyen al desempeño de las restricciones de tareas de competencia.
Ha faltado un enfoque de diferencias individuales en la literatura de ciencias del deporte, y los
investigadores se centran más en los análisis a nivel de grupo que presentan datos medios, en lugar
de considerar las diferencias dentro del grupo. Las razones de esto podrían ser; Primero, los
científicos del deporte pueden haber estado inicialmente interesados en determinar sobre qué
componentes los grupos de atletas podrían diferenciarse de los no atletas, y segundo, estas diferencias
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de grupo proporcionaron un medio para validar los instrumentos de medición a través de la
discriminación del rendimiento. El ejemplo utilizado destaca que los perfiles de diferencias
individuales se alinearon con la teoría de restricciones que predice que el objetivo de habilidad se
puede lograr a través de la interacción de restricciones individuales, de tareas y ambientales. En
consecuencia, los hallazgos de esta investigación son consistentes con otros estudios que han
utilizado la teoría de restricciones para predecir y reportar diferencias individuales en relación con el
desempeño en un momento específico (Canton, 2022) y la mejora del desempeño debido a la
práctica. Por lo tanto, la ecuación desarrollada podría cuantificar el desempeño individual, que está
respaldado por un marco teórico de restricciones que interactúan.
Al utilizar un enfoque interdisciplinario, los hallazgos mostraron que el grado de diseño de tareas
representativas de una prueba o medida puede influir en la medida de rendimiento de la competencia
prevista. A esto, la calificación del Índice de dureza mental se consideró más baja en el diseño de
tareas representativas porque es puramente una medida que requiere una evaluación del rendimiento
deportivo. Esto es diferente a una prueba de desempeño como de situaciones de juego reducido de
alta presión baja que se considera alta en el diseño de tareas representativas porque incluye
información perceptual y respuestas de acción que están estrechamente relacionadas con el entorno
de competencia del futbol. Estos análisis indicaron que un aumento constante del 10% en cada
prueba da como resultado diferentes predicciones del rendimiento de la competencia. Aquí, la prueba
con un diseño de tarea altamente representativo o la tarea que representa de cerca el contexto de
generalización (competencia), da como resultado un mayor nivel de rendimiento previsto.
Si bien el diseño de tareas representativas ha sido popular en la literatura, no se tiene
conocimiento de estudios que hayan comparado las contribuciones relativas de tareas representativas
más altas y más bajas para predecir el rendimiento de la competencia. Sin embargo, hay estudios que
han informado cambios en el rendimiento en tareas representativas de menor a mayor en línea con
lo que se esperaría en relación con la competencia. En consecuencia, los hallazgos de esta
investigación son consistentes con la hipótesis tres y las predicciones teóricas del diseño de tareas
representativas. Es importante señalar que un diseño de tarea poco representativo no significa que la
tarea o medida no deba utilizarse. De hecho, como se mencionó anteriormente, tanto los
componentes psicológicos como los perceptuales, cognitivos y motores contribuyeron a predecir el
rendimiento del partido, lo que indica que ambos son indicadores valiosos in situ. Simplemente debe
tenerse en cuenta que una calificación del Índice de dureza mental por sí sola puede subestimar el
rendimiento real de la competencia.
Los resultados de este estudio tienen una aplicación práctica directa para los entrenadores de
futbol, específicamente en el desarrollo de los jugadores. Un ejemplo podría ser que el cuerpo técnico
realice las tres pruebas (contrarreloj de 3 × 1 km, de situaciones de juego reducido de alta presión
baja y de Índice de dureza mental) al inicio del período de entrenamiento de pretemporada.
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El cuerpo técnico puede usar estos resultados para identificar las fortalezas y debilidades de los
jugadores, informar los planes de desarrollo individuales para cada jugador y establecer objetivos de
mejora específicos para que logren. Usando este enfoque, los aspectos del entrenamiento pueden
adaptarse individualmente al desarrollo del jugador y los recursos pueden asignarse en consecuencia.
Por ejemplo, si se identificó a partir de las pruebas de situaciones de juego reducido de alta presión
baja que un jugador necesita mejorar su componente de toma de decisiones para mejorar su
puntuación total, los entrenadores pueden crear ejercicios específicos de toma de decisiones para que
los realice el jugador. El grupo de juego se puede volver a probar después de un cierto tiempo para
ver si se han logrado los objetivos.
Limitaciones y Conclusiones
Hay limitaciones de este estudio que deben ser consideradas. En primer lugar, una limitación
potencial de la investigación interdisciplinaria es que el desempeño debe evaluarse en todas las
medidas de las subdisciplinas. Esto requiere un mayor compromiso de tiempo con el proyecto de
investigación por parte de los participantes que en los estudios mono-disciplinarios. Además, el
grupo de participantes en las poblaciones de deportistas habilidosos es significativamente menor que
en la población menos habilidosa. Los atletas también son susceptibles a lesiones, lo que puede
limitar su participación en tareas que requieren un componente físico o motor importante.
Por lo tanto, teniendo en cuenta estas dificultades, nuestro tamaño de muestra fue apropiado para
las medidas realizadas en el entorno de campo. En segundo lugar, la investigación se centró en dos
indicadores de rendimiento de la competencia. Por supuesto, hay otros indicadores de competencia,
como el número de posesiones o posesiones disputadas. Claramente, se necesita investigación futura
para determinar cómo las restricciones individuales interdisciplinarias que interactúan predicen una
gama más amplia de indicadores de rendimiento de la competencia.
En resumen, se encontró que un enfoque interdisciplinario, respaldado por un marco teórico de
restricciones, proporciona una comprensión más integral del rendimiento deportivo. Esto
proporciona apoyo a la explicación de la teoría de las restricciones del rendimiento deportivo, que
también podría extenderse al cambio del rendimiento interdisciplinario a lo largo del tiempo debido
a la práctica o la experiencia mediante el aprendizaje. El enfoque interdisciplinario de esta
investigación también permitió cuantificar las diferencias individuales y el diseño de tareas
representativas. Esto es vital porque el desarrollo del atleta se basa en un enfoque individual para
evaluar y entrenar, lo que requiere el uso de pruebas representativas adecuadas. En conjunto, es
sorprendente que los equipos de investigadores de ciencias del deporte no hayan colaborado con
frecuencia para comprender el rendimiento de manera más integral. Aunque existen equipos de
investigación multidisciplinarios en institutos de ciencias del deporte, organizaciones deportivas y
universidades de todo el mundo. Tal vez los hallazgos de este estudio puedan estimular las
oportunidades de colaboración entre los científicos del deporte y los académicos, lo que puede ayudar
a los entrenadores a preparar mejor a los atletas individuales de manera holística para la competencia.
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RIAF. Revista Internacional de Actividad Física, ISSN: 2953-6693
,
Vol. 1, Núm. 1, 2022
Bibliografía
Aidman, E. (2020). Cognitive fitness framework: towards assessing, training and augmenting
individual-difference factors underpinning high-performance cognition. Frontiers in human
neuroscience, 13, 466.
Barcelona, E. (2022). Comunicación y Educación Física. Algunos cruces para una agenda de
investigación interdisciplinaria. Lecturas: Educación Física y Deportes, 8(55), 1-2.
Cabrera, I. (2019). Valoración de las demandas de aceleración en fútbol en función a la velocidad
inicial, velocidad final y potencia metabólica . (Doctoral dissertation, Universidad Pablo de Olavide).
Canton, T. (2022). Desarrollo y evaluación de la creatividad motriz en el fútbol: estado de la cuestión
(Development and evaluation of motor creativity in football: state of the art). Retos, 46, 93-
103.
Casado-Robles, (2022). Efecto de una unidad didáctica de educación deportiva en Educación Física
sobre las relaciones sociales y los índices sociométricos cuantitativos: un ensayo controlado
y aleatorizado por grupos. Revista de Psicodidáctica, 27(1), 66-75.
Devís Devís, V. (2010). Disciplinas y temas de estudio en las ciencias de la actividad física y el deporte.
Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Fisica y del Deporte, 2010, vol. 10, num. 37,
p. 150-166.
Diaz Mendoza, Y. (2019). Identificación de la ansiedad y su influencia en el rendimiento deportivo
de los jugadores de el equipo FC Dejando Huellas categoría Sub 16 del barrio Obrero,
municipio de Apartadó. (Doctoral dissertation, Corporación Universitaria Minuto de Dios.).
Eskandarifard, N. (2022). The influence of maturation, fitness, and hormonal indices on minutes
played in elite youth soccer players: a cross-sectional study. BMC Sports Science, Medicine and
Rehabilitation, 14(1), 1-12.
Ferreira-Ruiz, Á. (2022). Revisión sistemática: comportamiento técnico-táctico en juegos reducidos
en fútbol masculino. Apunts. Educación física y deportes, 2(148), 42-61.
Franco, S.(2022). Aprendizaje y desarrollo táctico en deportes de cooperación-oposición: revisión
sobre los modelos asociados con pedagogías no lineales. VIREF Revista de Educación Física,
11(1), 134-154.
Gamonales, J. (2019). Influencia del perfil de entrenador en el diseo de las tareas en el ftbol.
Estudio de caso. Journal of Sport & Health Research, 11.
Kalén, A. (2021). The role of domain-specific and domain-general cognitive functions and skills in
sports performance: A meta-analysis. Psychological bulletin, 147(12), 1290.
32
RIAF. Revista Internacional de Actividad Física, ISSN: 2953-6693
,
Vol. 1, Núm. 1, 2022
López López, I. S. (2011). La evaluación de variables psicológicas relacionadas con el rendimiento
en fútbol: habilidades psicológicas para competir y personalidad resistente. a. Granada:
Universidad de Granad.
López-Mora, C. (2022). Sensibilidad a la ansiedad y adicción a los videojuegos en deportistas. El rol
protector de la dureza mental. Cuadernos de Psicología del Deporte, 22(1), 124-137.
Müller, S. (2019). Embedding of psycho-perceptual-motor skills can improve athlete assessment and
training programs. Journal of Expertise, 2(1).
Olivares, Y. (2022). Juegos para establecer relaciones interdisciplinarias en las clases de educación
física. Athlos: Revista internacional de ciencias sociales de la actividad física, el juego y el deporte, (27), 9.
Oyarvide, R. (2022). Relación entre las calificaciones de esfuerzo percibido, la tenacidad mental y el
entrenamiento físico en jugadoras de Voleibol. Ciencia y Educación-Revista Científica, 3(6), 33-
41.
Piggott, B. M. (2019). Is sports science answering the call for interdisciplinary research? A systematic
review. European journal of sport science, 19(3), 267-286.
Sabarit, A. (2022). Funcionamiento cognitivo y rendimiento deportivo en jóvenes futbolistas: Una
revisión sistemática. Cuadernos de Psicología del Deporte, 22(2).
Vargas, A. R. (2022). Aprendizaje interdisciplinario mediante la actividad física y el deporte. Ciencia y
Educación-Revista Científica, 3(8), 6-15.